Entwickelt für das Rendern. Entwickelt für die KI. Ein 2U-Server.
Der 2U Q-Power ist unser rackmontierbarer GPU-Server, der speziell für Studios entwickelt wurde, die Rendering-Aufgaben durchführen, sowie für Teams die KI-Anwendungen nutzen – oft handelt es sich dabei um dasselbe Team, das auf demselben System arbeitet. Von Ingenieuren spezifiziert, in Hampshire gebaut und mit den Benchmarks getestet, auf die es wirklich ankommt.
2700 W
Netzteil
Bis zu 1TB ECC
Arbeitsspeicher
2x M.2 + PCIe 5
Speicher
Dual 10GbE + IPMI
Netzwerk
2U – 890mm
Gehäuse
Großbritannien
Hergestellt
Lernen Sie die Maschine kennen.
Sehen Sie sich die 2U Q-Power genauer an. Hören Sie von unserem Leiter des Vertriebs- und Marketingteams, wie er die Leistungsfähigkeit und die Idee hinter dem Design erläutert.
Wählen Sie die Konfiguration für Ihre jeweilige Arbeitslast.
Beide werden im gleichen 2U-Gehäuse geliefert. Nur die Ausstattung mit GPUs und Arbeitsspeicher unterscheidet sich – denn eine Renderfarm und ein LLM-Server stellen unterschiedliche Anforderungen an dieselbe Hardware.
PT9W – Workstation Spezifikationen
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GPU 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 |
CPU AMD Threadripper |
Gesamtspeicher 512GB 5600MHz RDIMM ECC |
Gesamter GPU VRAM 64GB GDDR7 |
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Funktionen IPMI, zwei Intel X710 10-GB-Netzwerkkarten, RHLX, Windows 11 Pro / Workstation |
KI TOPS (Per Karte) ~3,352 TOPS |
Am besten geeignet für Kosteneffiziente Geschwindigkeit. CV-Inferenz, Broadcast, Rendering. |
SE5 – Server Spezifikationen
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GPU 4× NVIDIA RTX PRO 4000 / 5000 / 6000 |
CPU AMD EPYC |
Gesamtspeicher 1TB LRDIMM ECC |
Gesamter GPU VRAM 96GB / 192GB / 384GB |
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Funktionen IPMI, zwei Broadcom 10G-Netzwerkkarten, RHLX, Windows Server OS |
KI TOPS (Per karte) ~1,600 TOPS (4000)~2,000 TOPS (5000)~4,000 TOPS (6000) |
Am besten geeignet für PRO 4000: Modelle mit bis zu 128 GB, Edge-KI.PRO 6000: 70B+ LLM, maximale VRAM-Dichte |
Zwei Anwendungsbereiche. Gleichberechtigt.
Der 2U Q-Power wurde nicht für KI entwickelt und dann für das Rendering angepasst – oder umgekehrt. Beide Bereiche waren von Anfang an Teil des Auftrags, und beide werden vor der Auslieferung des Servers validiert.
512 GB ECC-Workstation-Speicher
Bewältigen Sie große Projekte, komplexe Simulationen und anspruchsvolle kreative Workloads mit zuverlässigem, fehlerkorrigierendem Speicher.
Daten verlassen niemals das Gebäude
Sensible Daten verbleiben in Ihrem Netzwerk – erfüllt Datenanforderungen wie DSGVO, HIPAA und SOC 2.
Entwickelt für fotorealistisches 3D in Studio-Geschwindigkeit
Die V-Ray-CUDA- und V-Ray-RTX-Ergebnisse sind branchenführend – die beiden Industriestandard-Tests für Architekturvisualisierung und fotorealistisches Rendering.
Latenz unter 40ms im Vergleich zu 1,5 Sekunden bei Cloud-APIs
Eine Verkürzung der Antwortzeit um 97 % für Echtzeit-Workflows, die nicht auf einen Hin- und Rückweg zum Rechenzentrum eines Drittanbieters warten können. Nucamp, 2025
OctaneBench-geprüft
Validiert für High-End-Visualisierungs- und VFX-Pipelines, nicht nur für synthetische Benchmarks.
Funktioniert auch ohne Internetverbindung
Keine Abhängigkeit von der Verfügbarkeit eines Cloud-Anbieters. Selbst bei Verbindungsabbruch läuft der Server weiter.
Vollständig im Eigenbesitz
Rendern Sie rund um die Uhr, ohne dass Cloud-Renderfarm-Gebühren pro Arbeitsplatz bei jedem Auftrag anfallen.
Sie besitzen das Modell, nicht nur ein Abonnement dafür
Voller Zugriff auf die Gewichte, sodass Sie das Modell anhand Ihrer eigenen Daten feinabstimmen können, anstatt die Daten eines anderen zu mieten.
Getestet, bevor es unsere Werkstatt verlässt
Jede Konfiguration durchläuft vor dem Versand einen Cinebench-Test unter Dauerbelastung.
Bis zu 18-mal günstiger pro Million Token
Gemessen im Vergleich zu Premium-Cloud-KI-APIs bei konstanter Auslastung über einen längeren Zeitraum.
Die Rendering-Werte, nicht nur die KI-Werte.
Zwei RTX 5090 im Vergleich zu einem System mit vier RTX 4000 ADA in den vier Benchmarks, die Studios zur Spezifizierung von Hardware verwenden.
≤85°C
Die GPU-Temperatur blieb bei jedem Test unter Volllast innerhalb gesunder Grenzen, ohne thermische Drosselung.
0 Fehler
Beide Konfigurationen haben die gesamte Stresstest-Suite ohne einen einzigen Fehler absolviert..
~218W
Gesamtstromaufnahme während der Live-KI-Inferenz auf dem System mit 4× RTX 4000 Ada – effizient genug für den Betrieb rund um die Uhr.
Die höheren Werte für die Parallelität bei den RTX PRO 5000- und PRO 6000-Blackwell-Konfigurationen wurden aus Single-GPU-Benchmarks extrapoliert und unabhängig verifiziert – erste Zahlen deuten auf noch mehr Leistungsreserven für KI-Anwendungen mit großen Modellen hin, wobei die Cinebench-2026-Ergebnisse bereits über denen der 5090-Kombination liegen.
Entwickelt für alle, die ihre Hardware selbst zusammenstellen.
Computer Vision
Echtzeit-Videoinferenz direkt bei der Aufnahme, ohne Umweg über die Cloud. Führt industrielle Bildvergleiche, -bewertungen und -klassifizierungen in Liniengeschwindigkeit durch und nutzt denselben CUDA-Stack, der auch bei Drohnen, autonomen Systemen und Unterwasser-ROV-Einsätzen zum Einsatz kommt – so entspricht das, was auf dem Schreibtisch steht, genau dem, was vor Ort zum Einsatz kommt.
Studios und Visualisierungsteams
Architekturvisualisierungsbüros, VFX-Studios und alle, die V-Ray-, OctaneBench- oder Blender-Pipelines nutzen und es leid sind, pro Rendering zu bezahlen.
Teams, die Modelle mit ihren eigenen Daten ausführen
Unternehmen, die ein Modell mit 70 Milliarden Parametern benötigen, das lokal auf ihrer eigenen Hardware läuft, wobei die Daten das Netzwerk nie verlassen.
Ingenieure, die Spezifikationen festlegen, statt zu konfigurieren
Einkäufer, die genau wissen, was eine Arbeitslast erfordert, und einen Server wünschen, der nach diesen Spezifikationen gebaut wird – keine generische Box mit einer Tabelle voller Optionen.
Kommen Sie mit einer unvollständigen Spezifikation. Gehen Sie mit der richtigen Lösung.
Sagen Sie uns, was Sie rendern oder ausführen, und wir sagen Ihnen, welche Konfiguration dafür geeignet ist.
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